一种多电机协调控制系统神经网络逆容错控制方法

摘要

本发明公开了一种多电机协调控制系统神经网络逆容错控制方法，包括以下步骤：三台西门子MMV440变频器控制三台三相笼型感应电机，通过减速机连接驱动辊带动皮带运行构成多电机协调控制系统。根据多电机协调控制系统数学模型，进行可逆性分析，得到其逆系统表达式，当一台电机发生故障时，构建故障状态下多电机协调控制系统数学模型，并进行可逆性分析，得到相应的逆系统表达式。通过西门子S7‑300PLC设计3个PID闭环控制器对系统进行采样，当电机发生故障时，通过检测变频器故障代码在算法中隔离相应的电机，使系统保持运行。利用采集得到的正常状态和故障状态的多电机协调控制系统运行数据离线训练神经网络，最终对转速和张力子系统分别附加PID控制器。

主权项

一种多电机协调控制系统神经网络逆容错控制方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步，三台西门子MMV440变频器驱动三台三相笼型感应电机，通过减速机连接驱动辊带动皮带运行构成多电机协调控制系统，通过Profibus总线与西门子MMV440变频器面板上的CB15接口模块进行通讯，两个压力传感器将皮带张力通过模拟量输入模块SM335反馈至PLC，上位机通过以太网通讯模块CP343‑1lean与PLC进行通讯；第二步，根据正常状态下多电机协调控制系统的数学模型，推导出系统的右逆系统：$u=\phi ({\omega }_{r1},{\stackrel{·}{\omega }}_{r1},F_1,{\stackrel{·}{F}}_1,{\stackrel{··}{F}}_1,F_2,{\stackrel{·}{F}}_2,{\stackrel{··}{F}}_2)$其中，u为三台感应电机定子频率同步角速度输入ω₁、ω₂和ω₃，ω_r1为1号主动电机转子角速度，F₁和F₂为1号和2号电机间张力以及2号和3号电机间张力；第三步，当多电机协调控制系统中2号电机发生故障时，对系统数学模型进行调整，放弃了张力F₁，推导出故障状态下多电机协调控制系统的右逆系统：$u=\phi ({\omega }_{r1},{\stackrel{·}{\omega }}_{r1},F_2,{\stackrel{·}{F}}_2,{\stackrel{··}{F}}_2)$其中，u为两台正常电机定子频率同步角速度ω₁,ω₃，ω_r1、为1号从动电机转子角速度及其导数，F₂为2号和3号电机间张力；第四步，采集训练样本，转速ω_r1选取200～700r/min随机方波，张力F₁和F₂选取10～35kg随机方波，采集训练样本来构成训练数据集，当2号电机发生故障时，在程序中将故障电机和变频器进行隔离；第五步，神经网络训练，首先对样本进行预处理，离线计算ω_r1、F₁、F₂的导数在同一神经网络中同时逼近多电机协调控制系统故障前后的逆系统模型。